tensorflow:: ops:: MirrorPad

يقوم بتعبئة موتر بقيم معكوسة.

ملخص

تُضيف هذه العملية قيمًا معكوسة إلى input وفقًا paddings التي تحددها. paddings عبارة عن موتر عددي صحيح ذي شكل [n, 2] ، حيث n هو رتبة input . لكل بُعد D من input ، تُشير paddings[D, 0] إلى عدد القيم التي تُضاف قبل محتويات input في ذلك البُعد، بينما تُشير paddings[D, 1] إلى عدد القيم التي تُضاف بعد محتويات input في ذلك البُعد. يجب ألا تتجاوز كل من paddings[D, 0] paddings[D, 1] حجم بُعد input.dim_size(D) (أو input.dim_size(D) - 1 ) إذا كانت copy_border صحيحة (أو خاطئة، على التوالي).

حجم كل بُعد D من أبعاد المخرجات بعد إضافة الحشو هو:

paddings(D, 0) + input.dim_size(D) + paddings(D, 1)

على سبيل المثال:

# 't' is [[1, 2, 3], [4, 5, 6]].
# 'paddings' is [[1, 1]], [2, 2]].
# 'mode' is SYMMETRIC.
# rank of 't' is 2.
pad(t, paddings) ==> [[2, 1, 1, 2, 3, 3, 2]
                      [2, 1, 1, 2, 3, 3, 2]
                      [5, 4, 4, 5, 6, 6, 5]
                      [5, 4, 4, 5, 6, 6, 5]]

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• المدخلات: موتر الإدخال المراد إضافة الحشو إليه.
• الحشوات: مصفوفة من عمودين تحدد أحجام الحشوات. يجب أن يكون عدد الصفوف مساوياً لرتبة input .
• الوضع: إما REFLECT أو SYMMETRIC . في وضع الانعكاس، لا تشمل المناطق المحشوة الحدود، بينما في وضع التناظر، تشمل المناطق المحشوة الحدود. على سبيل المثال، إذا كانت input [1, 2, 3] paddings [0, 2] ، فإن المخرجات ستكون [1, 2, 3, 2, 1] في وضع الانعكاس، وستكون [1, 2, 3, 3, 2] في وضع التناظر.

المرتجعات:

• Output : الموتر المبطن.

السمات العامة

Operation operation

::tensorflow::Output output

 MirrorPad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input paddings,
  StringPiece mode
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const